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ps：这个做了很久，一个是递归返回值的问题。还有一个通过字典存放函数指针。减少代码量 前四个是加减乘除的函数，然后存放到字段里，然后字典名[key](函数的参数)这样的形式调用。就不用写很多判断的代码。 6.冒泡排序，数组之间相邻值，两两进行比较。然后从大到小，或者从小到大排序 ls = [7,12
第一个机器学习算法 算法如下图，需要注意每次需要全部更新所有θ的值。 （如果每次只更新一个，或许也可以获取最优解，但是算法就不是该算法了）。 “Batch” Gradient Descent，其中的“Batch”表示每一次迭代都使用了全部的训练数据。 (在后续学习中，“正规方
h、MindSpore、ONNX等）训练出来的神经网络模型,转换成能够在昇腾310AI处理器上推理的离线模型，展示基本转换操作以及一些高级参数和技巧。
为什么使用Octave 构建大规模机器学习项目，大多数使用octave/matlab构建算法原型，快速实现算法。 机器学习最常用语言：Octave（开源）/matlab/python、numpy/R。 Octave是开源免费的，而matlab是非常昂贵的。Python是高级编程语言，实现复杂度较高。
@author 7d * @Title: PageIndex * @Description: 使用命令top-->top -p PID -- H jstack pid * @date 2019/11/9 / 10:23 */ @Log4j2 @Controller public
在大数据开发认证学习中的实验设计中，很好地提供了沙箱实验环境，操作手册也较详细，建议在操作步骤的讲解中，可链接相关知识点供学习者复习或参考，在验证型实验的开展中，让学习者既能按步骤完成实验，也能更好地了解实验原理，及相关操作的实际意义，有利于免进学习者相关知识体系的建构。
低版本做的脚本一定可以在高版本的软件中打开么我记得有一份官方说明，解释低版本做的脚本可以在高版本中打开，但新版本的不一定能在低版本中打开运行这份说明在哪可以找到。可以给下链接么？
存储位置不同，打包到生产后，开发环境配置的资源获取不到，有没有能通过中间层，或者配置参数的方式，打包到生产能正常调用不同存储的资源？
对RTSP流进行推理一直报错，RTSP流是没问题的，自己用VLC看了是有的，有什么合适的例子吗，看帖子里面的很多链接都过期了，自己找了半天也没找到合适的例子用的Yolov5-5.0版本Log line format: [IWEF]mmdd hh:mm:ss.uuuuuu threadid
int main() { printf("我是一个进程，pid:%d , ppid:%d\n",getpid(),getppid()); pid_t id=fork(); if(id==0) {
expr type) DATE_SUB(date,INTERVAL expr type) date 参数是合法的日期表达式。 expr参数是您希望添加的时间间隔。 type 参数可以是下列值： MICROSECOND SECOND MINUTE HOUR DAY WEEK MONTH
-delete if [ -f /var/run/netns/$pid ]; then rm -f /var/run/netns/$pid fi ln -s /proc/$pid/ns/net /var/run/netns/$pid # ip link add $ETHNAME type
CSS-IN-JS 学习笔记 文章出处： 拉 勾 大前端 高薪训练营 集成 CSS 代码在 JS 文件 1. 为什么会有 CSS-IN-JS
参考文章链接：MySQL常见的七种锁详细介绍 参考文章链接：MySQL的锁与事务隔离级别详解 个人博客文章链接：MySQL锁相关问题学习 MySQL中有几种锁？ 常见的是7种锁，还有一种不常见的预测锁 行锁（Record Locks）属于行级锁，悲观锁
Python没有必要去定义该类型，即范类型，如图3-13所示。图3-13 变量自动扩展这里补充一个概念，Python的整型缓冲池，即对于一定范围的整型，Python在内存中提前进行了分配，不进行回收。说明 整型缓冲池的范围可以通过修改源码来更改。Python的类浮点型为float
重磅推出《从0到1深度体验CodeArts》内容专题。专题从能力解读、专家布道、开发实战等维度，为开发者奉上这份CodeArts进阶开发指南，助力大家使用CodeArts快速在云上搭建你的第一个project，开启简单高效的云上开发之旅。 《从0到1深度体验CodeArts》指南亮点
产业1.9万亿参数量，快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型来，走近快手业界首个万亿参数推荐精排模型的内部构造。2021/02/03 15:16原文链接 入门斯坦福新书《决策算法》，694页PDF免费下载这本书系统介绍了不确定性情况下的决策算法，虽然尚未正式出版，但电子版已经开放
二、辅助学习过程 制定学习计划：利用模型树来规划你的学习路径。从根节点开始，按照层次结构逐步深入学习每个知识点。 记录学习进度：在模型树上标记你已经学习过的节点，以及你对每个知识点的掌握程度。这可以帮助你跟踪学习进度，并发现需要重点复习的部分。 整合学习资源：将与学习每个知识点
是LLM方面的。 在学习LLM之前，建议先掌握深度学习的基础知识。这是因为LLM本质上是深度学习模型的一种，理解神经网络、反向传播等基本概念有助于更好地掌握LLM的原理和训练方法。还需要熟悉Python等编程语言以及相关的深度学习框架（如TensorFlow或PyT
SpringMVC获取请求数据 1.获得请求参数 客户端请求参数的格式是：name=value&name=value… … 服务器端要获得请求的参数，有时还需要进行数据的封装，SpringMVC可以接收如下类型的参数： 1）基本类型参数: Con
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